安全培训

守护数字时代的护城河——从AI代码代理到跨境网络攻防的安全启示

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“千里之堤，溃于蟾”。在信息化、数智化、机器人化高速交叉融合的今天，任何一颗细小的安全漏洞，都可能成为攻击者撬动整个系统的支点。本文以两起近期热点安全事件为切入口，深度剖析其背后的技术细节与管理缺陷，进而引领全体职工认识到信息安全不再是“IT 部门的事”，而是每个人必须肩负的共同责任。让我们一起打开思维的闸门，用想象的火花点燃防御的烈焰——并在即将开启的安全意识培训中，将这份警醒转化为实战的本领。

📌 案例一：AI 代码代理的“隐形”风险——JetBrains Rider 与 Claude Code 的双刃剑

事件概述

2026 年 7 月，JetBrains 在其跨平台 IDE Rider 2026.2 版本中正式向 AI 代理开放了 测试覆盖率、性能分析与重构工具 的调用权限，并将 Claude Code 的自动质量检查集成进 IDE。表面上，这是一次“AI 赋能程序员”的跃迁：AI 代理可以直接读取 dotCover 生成的代码覆盖率报告、dotTrace 的性能快照，甚至利用 Rider 的重构引擎对项目进行自动重命名、抽取方法等操作，从而实现“0 Code Review、0 Bug”。

然而，在一次企业内部的 CI/CD 流水线实验中，研发团队意外发现，引入 AI 代理后，代码库中出现了未被检测到的隐藏后门。具体表现为：

  1. AI 代理在自动补全单元测试时，未能识别跨模块的安全边界，将本应受限的内部 API 暴露在公共测试用例中。
  2. 在进行性能重构时，AI 自动将 关键加密逻辑的调用链切分，导致加密模块未被完整覆盖，进而留下了 可被注入恶意代码的空白点。
  3. 虽然 Claude Code 在提交后执行了代码格式化与静态检查，但 其规则库未覆盖业务层面的安全约束（如 OWASP Top 10），于是部分高危函数的安全警告被“误判”为代码风格问题，直接被 AI 代理提交到了主分支。

技术根因分析

维度 关键因素 具体表现
工具集成 AI 代理直接调用 IDE 的内部分析引擎 代理绕过了传统的文件‑文本层面审计，直接使用覆盖率、性能快照等高阶数据，实现了“深度感知”。
安全策略 缺乏针对 AI 代理的最小权限原则 JetBrains 未提供细粒度的权限粒度，导致代理拥有几乎等同于人类开发者的全局写权限。
审计机制 静态安全规则库与业务安全需求脱节 Claude Code 的检查规则主要聚焦于代码规范、潜在错误，对业务安全（如敏感信息泄露、特权调用）缺乏检测。
流程管控 自动化提交未设置二次安全审批 CI 流水线在接收 AI 生成的提交后，直接进入构建与部署，未加额外的安全审计环节。
人员认知 对 AI 代理“可信度”过度乐观 团队默认 AI 代理“不会出错”，忽视了 AI 本身受训练数据、模型偏差限制的事实。

教训提炼

  1. AI 不是万能的审计员：即便是最先进的大语言模型，也难以覆盖所有业务安全细则。任何自动化改动，都必须经过多层次的人工复核。
  2. 最小权限原则必须扩展到 AI 代理：在为 AI 开放 IDE 功能时，要通过 Role‑Based Access Control (RBAC) 为其设置“只读”或“仅限特定目录”权限，并对 写操作 强制二次审批。
  3. 安全检测规则库需与业务深度绑定：将 OWASP Top 10、CWE、PCI‑DSS 等行业安全基准植入 Claude Code 的自定义规则，引入 安全标记（Security Tag），让 AI 在生成代码时自动遵守。
  4. 审计日志不可或缺：所有 AI 代理的编辑行为都应记录 详细的操作日志、调用链与模型版本，便于事后溯源与合规审计。

引用：古语云“防微杜渐，方能安国”。AI 代理的每一次微小改动，都可能在不经意间埋下系统级安全漏洞，只有在源头上筑牢“微防”之墙，才能保证整体信息系统的安全底线。

📌 案例二：AI 代理 Hermes 跨境网络攻击——中国黑客利用生成式 AI 攻击泰国财政部

事件概述

2026 年 7 月 27 日，泰国财政部公开披露，“Hermes”——一种基于大语言模型的自动化网络攻击工具，被中国黑客组织用于对其内部信息系统进行全链路渗透。该工具结合了AI 生成的恶意脚本、社工邮件和自适应漏洞利用，实现了从信息收集、钓鱼邮件投递到后渗透的完整闭环。

攻击流程简化如下：

  1. 信息采集：Hermes 利用公开的政府网站、社交媒体及前期收集的人员名单，自动生成 定制化钓鱼邮件（标题、正文均根据目标角色（如财务主管、系统管理员）进行个性化）。
  2. 恶意载荷生成：基于目标系统的 .NET、Aspire、Azure 环境，Hermes 自动生成针对 .NET Core 6.0 的 DLL 注入 代码，并使用 GitHub Copilot 的代码片段进行加速。
  3. 自适应漏洞利用：通过 AI 模型实时分析 目标系统的响应，Hermes 能在 数秒内 调整利用链（如将 CVE‑2025‑XXXX 的本地提权脚本替换为 CVE‑2026‑YYYY 的远程代码执行脚本），实现 即插即用。
  4. 后渗透：一旦取得系统权限，Hermes 自动部署 msaRAT（文中提及的恶意 RAT），并将 C2（Command & Control） 通道隐藏在 浏览器的渲染进程 中，以规避传统防病毒检测。

技术根因分析

攻击阶段 关键技术 安全失效点
信息采集 大语言模型自动化文本爬取、实体抽取 缺乏对外部公开信息的 风险评估与监控，尤其是针对组织结构的曝光。
钓鱼邮件 AI 生成个性化社工内容 员工未接受 AI 驱动社工识别培训，邮件防护系统未对 AI 生成的 自然语言特征 进行深度检测。
恶意载荷 结合 Copilot 代码片段自动生成 .NET 代码注入 开发环境缺乏 AI 生成代码审计，CI 流水线未集成 AI 代码安全检测，导致恶意代码直接进入生产。
漏洞利用 实时 AI 反馈驱动自适应 Exploit 漏洞管理平台未实现 AI 预测模型 对已知漏洞的快速匹配，导致 补丁滞后。
后渗透 隐蔽 C2 通道嵌入浏览器进程 网络监控未启用 行为异常检测（UEBA），对 进程间不寻常的网络流量 缺乏感知。

教训提炼

  1. AI 社工攻击已成常态：传统的关键词过滤、黑名单过滤已难以抵御 AI 生成的自然语言钓鱼。企业必须引入 AI 对抗模型，实时检测邮件内容的 生成式特征（如语言流畅度、上下文一致性）并触发二次验证。
  2. 开发流程必须“AI‑Secure”：在使用 Copilot、Claude Code 等代码生成工具时，必须通过 安全插件 强制执行 安全审计（如 SAST、DAST）和 AI 代码安全评分，防止恶意代码悄然混入。
  3. 漏洞管理需要 AI 加速：利用 机器学习预测模型 对资产进行 风险排序，并在 CI/CD 中自动触发 补丁部署，将 漏洞利用窗口压缩至 24 小时以内。
  4. 行为异常监控是最后一道防线：部署 UEBA（User & Entity Behavior Analytics） 平台，基于 AI 分析进程、网络、文件系统的异常行为，及时发现 “进程注入+隐藏 C2” 等高级持久化技术。

引用：正如《孙子兵法》所言“兵以诈立”，而今诈术已由人类迁移至 AI。唯有在技术、流程、文化三层面同步筑墙，才能把 AI 变为我们的“盾”。

🌐 数智化、数字化、机器人化的融合浪潮——安全挑战的倍增曲线

1️⃣ 数智化的两面性

在 云原生、微服务、低代码/无代码、AI‑ops 等技术高速迭代的今天，业务创新的速度几乎与 攻击者的创新速度 持平甚至超越。企业正通过 机器人流程自动化（RPA）、数字孪生、边缘计算 等手段实现 “秒级交付、全链路感知”，但随之而来的 数据泄露、供应链攻击、模型投毒 等风险也呈指数级增长。

  • 数据泄露：数智化平台往往聚合 跨部门、跨系统 的海量敏感数据，若 访问控制（RBAC/ABAC） 设计不当，一次轻微的权限误授即可导致 全局数据暴露。
  • 供应链攻击：如 SolarWinds、Hermes 所示，攻击者通过 AI 生成的恶意依赖 或 篡改的容器镜像 侵入企业供应链，形成 “先天性后门”。
  • 模型投毒：在 AI‑driven 的业务系统（如 智能客服、推荐引擎）中，攻击者可以通过 对抗样本 或 数据投毒 让模型产生错误决策，直接影响业务安全与合规。

2️⃣ 数字化转型的“三重安全底线”

底线 内容 实施要点
身份与访问 零信任（Zero Trust）模型、动态身份认证 引入 多因素认证（MFA）、基于风险的自适应访问、身份风险评分。
数据 加密、脱敏、分级治理 所有 静态数据 与 传输数据 必须采用 国密 SM2/SM4 或 AES‑256 加密；对 个人敏感信息 实行 脱敏/伪匿名。
应用与平台 安全开发生命周期（SDL）、容器安全、AI 代码安全 在 IDE、CI/CD、生产运行时 各环节植入 自动化安全检测 与 AI 行为监控。

3️⃣ 机器人化的安全新维度

机器人（RPA / 业务机器人）在提升效率的同时，“机器人倚赖的脚本” 也成为攻击面。若 机器人凭证 被泄露，攻击者可模拟合法业务操作进行 欺诈、数据抽取。因此 机器人账号 必须采用 一次性令牌、细粒度权限，并配合 行为审计。

📢 号召：携手共建信息安全防线——加入即将开启的安全意识培训

培训目标

目标 预期效果
认知提升 让每位职工了解 AI 生成代码、AI 社工、供应链攻击 的最新手段与防御思路。
技能赋能 掌握 安全编码、邮件防钓、权限最小化、异常行为检测 的实战技巧。
文化渗透 将 “安全即日常” 融入团队协作、代码审查、运维流程，形成 全员、全链路 的安全防御文化。

培训模块（共 6 大模块，预计 3 周完成）

周次 模块 核心内容 互动形式
第 1 周 AI 安全新趋势 1）AI 代码代理的风险点
2）AI 社工邮件辨别技巧		 案例研讨 + 小组角色扮演
第 2 周 安全开发与 CI/CD 1）安全编码标准（OWASP Top 10）
2）IDE 安全插件与 AI 代码审计		 实战演练（在 Rider 中配置安全插件）
第 3 周 零信任与身份管理 1）MFA、基于风险的访问控制
2）机器人账号的安全治理		 演练：配置 Azure AD 条件访问
第 4 周 数据防泄露与加密 1）敏感数据分级、脱敏方案
2）SM2/SM4 加密实操		 实作：使用 OpenSSL 实现对称加密
第 5 周 供应链安全 1）容器镜像签名、SBOM（Software Bill of Materials）
2）AI 生成依赖的安全审计		 演练：构建并验证安全的 CI 镜像
第 6 周 行为监控与应急响应 1）UEBA 原理、异常流量检测
2）快速响应流程（IR）		 案例演练：模拟 Hermes 攻击并完成响应

特别提示：参加培训的同事将在完成 全部模块 后获得 《信息安全实践手册》（内部版），并获得 公司内部安全积分（可用于兑换培训资源、技术书籍或专业认证考试券）。

参与方式

  1. 报名入口：公司内部学习平台（Learning Hub）→ “信息安全意识提升” → “立即报名”。
  2. 名额限制：首批 200 名 同事可获得 一对一安全顾问辅导（每人 30 分钟）。
  3. 考核机制：培训结束后将进行 线上测评（满分 100），得分≥80 分者将获得 “安全卫士”电子徽章，并列入 年度安全优秀个人名单。

激励政策

  • 年度安全之星：连续 3 年 达到 安全测评 90 分以上，将获得 公司年度安全之星荣誉，并由公司高层亲自颁奖。
  • 内部红包：每完成一次 安全事件模拟演练，团队将获得 500 元的内部奖励金（用于团队建设或技术提升）。
  • 职业发展：完成培训并取得 安全测评合格，可直接申请 内部安全岗位轮岗，助力职业路径多元化。

引用：孔子曰“学而时习之”，在信息安全的道路上，我们更需要“学而常验之”。只有把知识转化为日常的操作习惯，才能让安全真正根植于每一次代码提交、每一次系统部署、每一次邮件点击之中。

📚 结语：让安全从“意识”走向“行动”

回顾案例一、案例二，我们看到 AI 代理 与 AI 攻击 正在并行进化。技术的“双刃剑”属性不容忽视，工具本身并非善恶的根源，关键在于 人 对它的使用方式与治理机制。

在数字化、数智化、机器人化不断交织的今天，“安全治理不是选项，而是必需”。每一位职工都应成为 信息安全的第一道防线，在代码的每一次提交、在邮件的每一次点击、在机器人的每一次执行中，都思考：“如果这一步出现了漏洞，会给组织带来怎样的损失？”

因此，我诚挚邀请大家 踊跃报名，参与即将开启的 信息安全意识培训，把对案例的警醒转化为 可操作的安全技能，把对数字化浪潮的期待转化为 可持续的安全治理。让我们在 AI 与机器人的时代，以安全的姿态拥抱创新、以防御的高度迎接挑战。

让每一次键盘敲击，都成为守护企业信息资产的坚定步伐；让每一次思考，都成为构筑数字护城河的坚实砖瓦。

关键词

企业信息安全政策的制定和执行是保护公司利益的重要环节。昆明亭长朗然科技有限公司提供从政策设计到员工培训的全方位服务，确保客户在各个层面都做好安全准备。感兴趣的企业请不要犹豫，联系我们以获取更多信息和支持。

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让隐形的“指纹”成为警示灯——从 Windows GDID 追踪谈起的三大信息安全教训

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脑暴时间 | 想象一个没有任何标记的数字世界
在这个瞬息万变的数字时代，信息像空气一样无形却又无处不在。若把每台电脑、每部手机比作一枚普通的指纹纸，谁会想到它们背后暗藏了 16 位的“全局设备标识符”（Global Device ID，简称 GDID），这串看似毫不起眼的数字，却可以帮助执法机构在数以万计的机器中精准定位到某位黑客。

想象下面这三幕真实或假想的安全事件——它们的发生都源于这枚“指纹”，而每一次警报的响起，都在提醒我们：在数字化、智能化、数据化深度融合的今天，任何盲点都可能被放大为致命的弱点。如果你仍然以为只要装个 VPN、关掉摄像头就已经安全，那就请继续阅读，因为接下来要讲的，远比你想象的更具警示意义。

案例一：GDID 让 FBI 抓住了“暗网的幽灵”

事件回顾

2024 年年底，纽约联邦检察官办公室对一名 19 岁的黑客——彼得·斯托克斯（Peter Stokes）展开行动。斯托克斯据称是臭名昭著的“散射蜘蛛”（Scattered Spider）黑客组织成员，利用钓鱼邮件与漏洞利用工具窃取美国多家金融机构的账户信息。传统的追踪手段始终未能锁定其真实身份，直到一次意外的技术突破——微软系统内部的 Global Device ID（GDID）被 FBI 发现并用于关联 IP 地址。

经调查，GDID 是 Windows 11 及以上系统在首次激活时生成的 16 位唯一标识，它会随系统升级而保持不变，只有在重新安装操作系统时才会更新。检方文件显示，FBI 通过对抓获的网络日志进行比对，找到了一个与 GDID 完全匹配的设备，从而锁定了斯托克斯使用的那台 Windows 电脑，最终实现抓捕。

安全分析

  1. 持久性的隐蔽追踪：GDID 不随系统补丁、功能更新而改变，等同于机器的永久身份证。即便用户使用本地账户、关闭网络定位、甚至不登录 Microsoft 账号，GDID 仍会在系统内部生成并被写入注册表等多个位置。
  2. 第三方关联风险：据 Windscribe（知名 VPN 提供商）披露，微软内部文档将 GDID 描述为“内部使用的标识符”，但同时透露它可以被关联到第三方服务的访问日志。若某些云服务或企业内部系统不慎将 GDID 暴露给外部供应商，便可能形成“一键定位”。
  3. 防护手段的代价：Windscribe 开源的 deGDID 脚本可以删除注册表及文件系统中的 GDID 信息，但与此同时，它会阻断系统与 Microsoft 账户、Xbox、Outlook、Microsoft Store 等服务的正常同步，导致功能缺失。换言之，安全与便利往往难以兼得。

教训启示

  • 系统级标识的不可忽视：企业在资产盘点、合规审计时应将 GDID 纳入端点检测范围，防止其被恶意方利用。
  • 最小化数据泄露：对接第三方 SaaS 时，务必审查其是否收集、存储或转发 GDID 等硬件指纹。
  • 安全工具的副作用评估：在部署类似 deGDID 的破解脚本前，需要对业务依赖的 Microsoft 服务进行影响评估，避免因“隐形防护”导致业务中断。

案例二：VPN 误配导致的公司内部信息泄露——“暗箱”中的黑客

背景设定（基于真实业界经验）

A 公司是一家位于深圳的移动互联网企业，拥有 2,000 多名员工，所有员工均通过公司自建的 OpenVPN 进行远程办公。2025 年春季，公司对 VPN 进行了一次“升级”，将原本的 2048 位 RSA 证书更换为 4096 位，以提升加密强度。然而，在更换过程中，管理员误将 “split‑tunnel”（分流隧道）模式误设为全局路由，导致所有外网流量均走过公司 VPN。

事件发生

某日，公司的财务部门员工小李在外出差期间，使用公司 VPN 登录企业内部系统，并同步了本地存储的客户名单。由于 split‑tunnel 配置错误，这些流量全部走向公司 VPN 服务器后被转发至公司内部网络，再被公司防火墙的日志记录系统捕获。不巧的是，防火墙日志因容量限制未及时归档，导致攻击者通过暴露的 GDID + VPN 关联日志，成功绘制出内部网络拓扑，并利用已知的 Windows 共享漏洞（SMBv1）窃取了包含 5 万条客户信息的数据库备份文件。

安全分析

  1. 配置错误的放大效应：一个看似简单的 split‑tunnel 配置失误，就把原本受限的内部流量暴露到了外部，形成了信息泄露的“暗箱”。
  2. 身份指纹的复合利用：攻击者通过抓取 VPN 服务器日志中的客户端 IP、GDID 与连接时间戳，结合企业内部的资产管理系统（未对 GDID 进行脱敏），快速锁定了目标机器，完成横向渗透。
  3. 审计与告警缺失：公司未开启对 VPN 客户端指纹的异常变更告警，导致自泄露发生后数日才被安全团队发现，已经错失了第一时间阻断的机会。

教训启示

  • 严格的变更管理：任何涉及网络、VPN、身份验证机制的配置更改都必须经过多层审计（代码审查、渗透测试、回滚演练），并在更改完成后进行 全链路监控。
  • 细粒度日志与脱敏：记录 VPN 连接日志时，建议对 GDID、MAC 地址等唯一标识做 哈希脱敏，既满足审计需求，又防止被攻击者利用。
  • 分流隧道的风险评估：在企业内部网络中，只对必要的业务流量使用 split‑tunnel，其他流量应走公网或专线，最大程度降低内部资源暴露面。

案例三：旧版 Windows 与勒索软件的致命组合——“隐形的病毒种子”

事件概述（真实案例改编）

B 医院是一家三级甲等医院，信息化水平较高，但其内部仍保留大量运行 Windows 7 / Windows 10 旧版系统的临床设备（如 MRI、CT 扫描仪的控制终端）。2026 年 5 月，一款新型勒索软件 “ShadowLock” 通过钓鱼邮件中的恶意宏进入了医院的后台服务器。该勒索软件在执行过程中，利用 Windows 系统的 GDID 作为“种子”，对每台受感染的机器生成唯一的解锁密钥，形成“按设备解锁”的付费模式。

事件发展

  • 感染扩散：ShadowLock 在感染第一台服务器后，遍历网络共享，利用 SMBv3 远程执行功能，进一步感染了数十台运行旧版 Windows 10 的诊疗终端。
  • GDID 绑定：恶意代码读取系统注册表中的 GDID，将其与勒索信息一起上传至控制服务器，使攻击者能够在后台针对每台设备生成不同的解密密钥。
  • 恢复困难：医院 IT 团队尝试使用传统的系统快照恢复，但因为 GDID 已经被篡改，恢复后系统仍会尝试与攻击者服务器进行验证，导致部分关键诊疗设备在关键时刻无法启动。

安全分析

  1. 老旧系统的不可忽视风险：即便是被隔离在内部网络的旧版系统，也同样会生成 GDID，攻击者可以借此进行持久化和精准勒索。
  2. 指纹化勒索的演进：传统勒索软件往往要求统一付款，否则全部解锁。ShadowLock 将 GDID 绑定到勒索流程，使得单台设备的解锁费率大幅提升，增加了攻击者的收益。
  3. 恢复策略的盲点：因为 GDID 能够在系统重装后被重新生成，单纯的镜像恢复无法彻底清除恶意代码对 GDID 的篡改，需要在恢复后对系统指纹进行 重新初始化（如使用 deGDID 脚本），否则会导致功能异常。

教训启示

  • 淘汰或隔离老旧系统：对已停止官方支持的操作系统进行 网络隔离、极端加固或 迁移到受支持平台。
  • 指纹化防护：在防病毒、EDR（端点检测与响应）方案中加入对 GDID 读取与异常变更的监控，及时发现异常指纹活动。
  • 恢复演练与指纹复位：在灾备演练中加入 GDID 重置 步骤，确保系统恢复后不再携带被篡改的指纹信息。

从案例看趋势：数字化、智能化、数据化的融合让安全边界更加“流动”

  1. 数字化——企业业务已经全面迁移至云端、移动端和物联网设备，数据流动的速度和范围前所未有。GDID 这类系统级指纹正是数字化资产的“隐形标签”。
  2. 智能化——AI 与机器学习模型如今被广泛用于威胁检测、异常行为分析，攻击者同样可以利用这些模型对 GDID、行为日志进行聚类，从而精准定位高价值目标。
  3. 数据化——企业的核心竞争力在于数据本身，但数据的存储、传输与加工每一步都可能泄露 硬件指纹，这正是攻击者获取“上下文信息”的入口。

在这种“三位一体”的技术浪潮中，信息安全不再是单点防护，而是全链路、全域的协同治理。因此，提升每位员工的安全意识、知识和技能，才是防御的第一道堤坝。

邀请全体同事加入信息安全意识培训——从“认识指纹”到“掌控安全”

  • 培训目标：帮助大家了解 Windows GDID、设备指纹、VPN 流量分流等技术细节；学习如何在日常工作中识别并规避类似案例中的风险；掌握实用的安全工具（如 deGDID、日志脱敏、端点检测）以及 安全配置的最佳实践。
  • 培训形式：线上微课 + 实操实验室 + 案例研讨，覆盖 理论+实战 双维度，让每位同事在 30 分钟内即可完成一次完整的“指纹防护”练习。
  • 学习收益：完成培训后，你将能够：
    1. 快速定位系统中 GDID、MAC、序列号等指纹信息；
    2. 评估 VPN、代理、云服务的配置风险；
    3. 使用 PowerShell / Bash 脚本对指纹进行安全清理，并了解可能导致的业务影响；
    4. 在面对钓鱼邮件、恶意宏、勒索软件时，运用“指纹思维”进行快速辨别；
    5. 为部门制定安全基线，配合信息安全管理体系（ISO27001、CIS）。

“唯有把安全当成习惯，才能让暗潮汹涌的网络世界不再猖狂。”——《左传·昭公二十六年》有云：“防微杜渐，方可不溃。”在信息化高速发展的今天，每一个微小的安全细节，都可能决定企业的生死存亡。让我们一起把“指纹”从潜在的风险点，转化为防御的警示灯，在即将开启的信息安全意识培训中，点亮个人与组织的安全之路。

行动号召

  • 立即报名：请在本月内登录企业培训平台，搜索 “信息安全意识培训-指纹防护” 完成报名。
  • 提前预习：可在公司内部网的“安全资源库”下载《Windows GDID 解析与防护指南》PDF，提前熟悉基本概念。
  • 分享经验：培训结束后，欢迎在部门例会中分享你的实操体会，让安全知识在团队中形成闭环。

让我们把“看不见的指纹”变成可视化的安全屏障，用知识与行动守护每一次业务的顺畅运行。不让黑客有可乘之机，让每一次点击、每一次连接都充满安全感！

关键词

昆明亭长朗然科技有限公司致力于打造智能化信息安全解决方案，通过AI和大数据技术提升企业的风险管理水平。我们的产品不仅具备先进性，还注重易用性，以便用户更好地运用。对此类解决方案感兴趣的客户，请联系我们获取更多信息。

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